基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统

研究了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统及其泛逼近性问题.对于Zadeh蕴涵来说,用通常的＂单点模糊化＂方法所构造的模糊系统不具有泛逼近性.针对这一问题,应用＂参数单点模糊化＂方法,重新构造了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统.证明了该重心法模糊系统具有泛逼近性,并给出了这种模糊系统具有泛逼近性的充分条件.     

基于案例推理的知识管理咨询系统

在分析基于案例推理技术特点和知识管理咨询系统含义的基础上,提出了基于案例推理的知识管理咨询系统架构,并分析了架构的组成,给出了基于案例推理的知识管理咨询系统的定义。研究了实现系统所采用的案例知识表示、检索、存储和案例学习等关键技术。依据提出的架构及其关键技术,企业易于实现其知识管理咨询系统,从而有效地支持知识重用和知识创新,提高知识管理的有效性,以及知识资源的共享和充分运用。     

基于双参数方法的故障诊断不确定性推理问题

不确定性推理问题是专家系统需要解决的基本问题之一,已有的不确定性推理方法在规则的应用要求、加权推理及规则参数获取方法方面具有局限性。该文在分析、归纳、总结不确定性推理相关问题的基础上,提出了基于充分性参数和必要性参数的不确定性推理方法。该方法能够表示具有复杂不确定性加权关系的诊断规则,并且能够根据规则的约束条件,通过数值计算获取规则的不确定性相关参数。该方法在已开发的诊断型专家系统中得到了应用,经验表明该方法是行之有效的。     

一种不一致本体的可废止推理系统

利用可废止逻辑的非单调知识表示和推理能力、线性的计算复杂性和易于实现等优点,整合描述逻辑和可废止逻辑,提出了一种不一致本体的可废止推理系统（简称为DeRS）.DeRS使用描述逻辑定义的本体和可废止理论对领域问题进行混合建模,将TBox划分为最大的一致公理集和最小的不一致公理集,并进行初始化;然后利用转换算法,将一致公理集的公理和不一致公理集的公理分别映射为硬性规则和可废止规则,并添加到可废止理论中;最后利用新定义的可废止推理规则进行非单调可废止推理,由此解决了不一致本体的推理问题,弥补了描述逻辑在非单调性方面的不足.结果表明DeRS具有协调性、易处理性、可判定性、可靠性等基本性质.     

基于案例推理和数据融合的煤与瓦斯突出预测

为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,确保煤矿安全生产,考虑影响煤与瓦斯突出多种因素,提出了一种基于案例推理和数据融合技术的煤与瓦斯突出预测方法.利用基于均值的分批估计融合方法对判别煤与瓦斯突出指标的多传感器数据进行处理以获取更为准确、可靠的数据以提高预测准确性,以获得的多种判别煤与瓦斯突出指标数据为输入利用案例...     

桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

基于案例库维护的案例推理分类技术

分类是数据处理和数据挖掘的重要任务之一,文章在建立案例推理分类器之前,先利用相似粗糙集进行案例属性的约简,再利用基于案例分类的删除技术进行案例库的维护操作;不仅减少案例的存储空间,也大大提高分类的精确度;实验结果表明,相比传统的案例推理分类器和神经网络分类器,该分类器在分类精度和速度上都有一定的优势。     

基于PSO算法改进的ANFIS在织物染色配色中的应用研究

本文研究了PSO（粒子群优化）算法及一种用于织物染色配色的自适应模糊神经网络（ANFIS）,提出了基于织物染色配色的粒子群算法改进的ANFIS配色模型,并进行了仿真试验。从仿真试验的结果看,该配色模型收敛速度快,精确度较未改进的ANFIS模糊神经网络有明显的提高,在解决织物染色配色问题上取得了令人满意的配色效果。     

剩余型直觉模糊推理的三I方法

要本文研究了由左连续三角模所生成的直觉三角模的性质,给出了与直觉三角模相伴随的剩余型直觉蕴涵算子的等价刻画,揭示了直觉模糊蕴涵算子和模糊蕴涵算子的关系．结合模糊推理的三I方法,针对剩余型直觉蕴涵算子,提出直觉模糊推理IFMP问题的三I方法和分解方法,给出两种方法的求解公式,并讨论了它们的还原性,证明了三I方法和分解方法具有良好的还原性．最后提出了IFMP问题的a-三I方法．并给出相应的算例分析．     

Varieties of noise: Analogical reasoning in synthetic biology

The picture of synthetic biology as a kind of engineering science has largely created the public understanding of this novel field, covering both its promises and risks. In this paper, we will argue that the actual situation is more nuanced and complex. Synthetic biology is a highly interdisciplinary field of research located at the interface of physics, chemistry, biology, and computational science. All of these fields provide concepts, metaphors, mathematical tools, and models, which are typically utilized by synthetic biologists by drawing analogies between the different fields of inquiry. We will study analogical reasoning in synthetic biology through the emergence of the functional meaning of noise, which marks an important shift in how engineering concepts are employed in this field. The notion of noise serves also to highlight the differences between the two branches of synthetic biology: the basic science-oriented branch and the engineering-oriented branch, which differ from each other in the way they draw analogies to various other fields of study. Moreover, we show that fixing the mapping between a source domain and the target domain seems not to be the goal of analogical reasoning in actual scientific practice.